AI賦能城市智能消防安全體系建設研究

摘要：近年來，城市化和工業化快速發展，傳統消防管理模式存在數據采集不全、質量不高、分析不夠等問題，難以滿足現代城市消防安全的需求。因此，構建一套科學、合理且高效的城市消防安全體系，已成為保障城市安全的重要任務。深入探討人工智能（AI）技術在城市智能消防安全體系建設中的應用，全面分析從數據采集、大數據平臺建設到業務應用的各個環節，旨在為城市消防安全提供創新性的解決方案。

關鍵詞：人工智能；城市消防安全；智慧消防

中圖分類號：D631.6" " " 文獻標識碼：A" " " "文章編號：2096-1227（2024）11-0091-03

近年來，城市功能化建筑規模與區域產業聚集度持續提高，各類新型建筑不斷涌現。然而，這些新型建筑在提升城市功能的同時，也帶來了更為復雜的消防安全隱患。據統計，2023年全國共發生城鄉火災87.8萬起[1]，傳統的消防管理模式已難以滿足現代城市消防安全的需求，亟需引入新的技術手段來提升城市消防安全水平。

人工智能（AI）技術，特別是物聯網、大數據、云計算等技術的快速發展，為城市智能消防安全體系建設提供了強大的技術支持。本文將從數據采集、大數據平臺建設以及業務應用三個方面，探討AI技術如何賦能城市智能消防安全體系建設。

1 行業背景與問題挑戰

1.1" 行業背景

隨著城市功能化建筑規模的提升和區域產業聚集度的增強，大型商業與交通樞紐綜合體、高層乃至超高層建筑、規模化地下空間建筑，以及多功能復合結構的新型建筑的數量不斷增多。以北京首都國際機場T3航站樓為例，其總建筑面積接近100萬m2，成為標志性建筑之一。這些新型建筑在增強城市功能的同時，也帶來了更為復雜多變的消防安全風險[2]。

1.2" 面臨的挑戰

當前，城市消防安全體系在建設和運行過程中面臨著一些挑戰，主要包括以下幾個方面：

第一，基礎數據采集不全、質量不高、分析不夠。傳統的城市基礎數據各系統分散獨立，形成了信息孤島現象，導致大量數據被孤立儲存在不同的業務處理系統中，難以實現數據的有效共享和利用。系統僅能收集到有限的傳感器數據，且數據錄入手段較為單一，導致數據采集不全，難以提供全面、準確的數據支持。數據規范性不足、不一致的問題較為嚴重，一個數據存在多個版本，基礎數據維護較為困難，難以提供可靠和有效數據以供分析整合。數據跨網交互受限，難以獲取社會資源，缺乏明確的數據認責，對價值信息的挖掘和顯示不足；此外，數據管理整合不夠全面，數據之間缺乏關聯與比對分析，難以實現高效的計算分析。

第二，城市火災風險復雜多變、防控體系尚未成熟、應用不足。城市經濟快速發展，對火災防控、災害事故救援帶來新的壓力，傳統場所和新業態不斷積累新風險，并與城市安全風險交織疊加，消防安全風險隱患逐漸凸顯。當前基于大數據平臺的火災風險態勢分析、日常防火巡查、火災隱患排查、火災預警、火災應急處置等均缺乏高效的智能應用，難以有效應對復雜多變的火災風險。傳統的消防管理模式主要依賴于人工巡查和實地檢查，效率低下且主觀性強，難以滿足現代城市消防安全的需求。

2 基于人工智能的城市消防安全體系構建

為解決上述問題，本文提出基于人工智能的城市消防安全體系構建，主要包括數據采集、大數據平臺建設以及業務應用三個方面。

2.1" 數據采集

數據采集是城市智能消防安全系統正常運行的基礎，也是連接設備實際運行狀態與管理決策的橋梁。傳統的消防數據主要來源于四個方面：傳統結構化業務、機器和傳感數據、視頻等非結構化數據以及時空數據。然而，這些傳統數據獲取方式主要依賴人工操作，數據搜集過程主觀性強，難以滿足現代消防安全管理對快速響應和高效處理的需求[3]。

因此，亟需引入基于人工智能的物聯網、大數據等現代信息技術手段來改進和完善消防數據采集方式。基于人工智能的消防數據采集技術主要包括以下幾個方面：

第一，建立數字化檔案。對于每一臺消防設備，無論是火災報警器、滅火系統還是疏散指示標志，都需要記錄其基礎信息，如型號、規格、安裝位置等，并建立詳盡的數字化檔案。此外，這些檔案還需要實時更新設備的運行狀態、使用頻率、故障記錄等動態數據，以反映設備的實際使用情況。物聯網技術的應用可以極大提升數據采集的效率和準確性，通過部署各類傳感器、RFID標簽等設備，可以實時、準確地采集消防設施的運行狀態、環境參數以及人員活動等多維度數據，并將數據即時傳輸至數據中心。

第二，建立跟蹤監管體系。在設備出現故障時，數據采集系統能夠自動記錄故障的發現時間、報告人、處理過程以及驗證結果等關鍵信息，形成完整的故障排除流程記錄。通過分析這些記錄，可以了解設備的常見故障類型、處理方法和處理時間，從而優化維護流程，提高故障處理效率。

第三，實現消防設備全生命周期管理。消防數據采集不僅涉及對設備狀態的實時監控，更是對設備全生命周期管理的深度參與和全面優化。通過數據分析，可以發現設備運行中的潛在規律，預測設備故障的發生趨勢，從而制定更加科學合理的維護計劃。數據采集為消防安全管理提供了決策支持，如評估建筑消防設施的整體性能、優化消防設備配置等。

2.2" 基于人工智能的大數據平臺建設

大數據平臺建設是基于優質可靠的基礎上，對數據進行整合和分析。傳統消防管理中，消防數據往往分散在各個系統中，形成了數據孤島，導致數據資源無法得到有效利用。此外，紙質記錄作為重要的信息載體，不僅占用了大量的物理空間，還增加了查找和檢索信息的難度。

消防大數據平臺建設旨在將各類消防相關數據進行匯聚與整合，實現數據共享，提高數據資源的利用效率。消防大數據平臺作為智慧城市建設的關鍵組成部分，集成了數據采集、存儲、處理、分析及可視化展示功能的綜合性系統。該平臺通過匯集物聯網監測數據、各類應用系統產生的數據以及公眾通過隱患上報系統提交的信息等，經過篩選、整合后送入數據分析模塊進行深度挖掘，為消防工作提供精準、科學的決策支持[4]。

消防大數據平臺的表現形式主要包括數據大屏和地理信息系統（GIS）對接。通過數據大屏，各類火災報警、故障報警信息會被清晰標注，消防設備的具體位置也會以直觀的方式呈現出來。與GIS系統的無縫對接，使得指揮人員能夠迅速掌握火場周邊的地理環境，為制定滅火救援方案提供有力支持。

在核心功能方面，消防大數據平臺在火災預防、應急響應以及資源優化等方面發揮了重要作用。通過歷史數據分析，平臺能夠發現火災發生的規律與趨勢，為制定針對性的預防措施提供依據；在應急響應方面，平臺能夠實時跟蹤火場動態，為指揮人員提供準確的現場信息，助力他們做出快速、有效的決策；在資源優化方面，平臺能夠根據火災的實際情況，智能調度消防資源，確保資源得到合理應用。

2.3" 數據應用

基于人工智能和大數據技術的消防數據應用，為城市消防安全提供了全方位、智能化的支持。主要包括以下幾個方面：

2.3.1" 綜合態勢感知：全局監控與風險預警機制

通過物聯網與消防大數據分析技術的深度融合，構建了一種全局監控與風險預警模式。該模式將消防設施的狀態、重點部位的監控、火災事故的記錄等數據與地理信息系統緊密關聯，實現了數據的可視化。通過大屏展示，決策者可以一目了然地掌握整體態勢，包括各區域的消防安全狀況、火災風險水平、消防設施分布等。消防大數據分析技術具有強大的風險預警與評估功能，能夠自動識別潛在的消防隱患，并預測火災發生的可能性，及時通知相關人員進行處理，有效防止火災事故的發生[5]。

2.3.2" 火災預防：智能化防控體系

傳統的消防巡查方式往往依賴于人工，效率低且容易出現遺漏和疏忽，而消防大數據分析技術通過數據挖掘和分析，為火災預防提供了有力的科技支撐。內置的智能巡查系統取代了傳統的人工巡查模式，實現了巡查內容的全面覆蓋和巡查頻次的嚴格把控。系統預設了巡查模板和智能巡查芯片技術，能夠自動提醒巡查人員按時按質完成巡查任務，并實時記錄巡查痕跡。通過對歷史災情分布與水源等消防設施布局進行對比分析，能夠迅速找出消防盲點區域，并采取相應的措施進行改進，從而降低火災發生的概率。

2.3.3" 實戰指揮：高效的滅火救援體系

在火災發生時，大數據分析技術能夠為消防實戰指揮提供有力的技術支撐。通過物聯網技術，消防隊員可以實時采集火災現場內的各項數據，并進行快速處理和分析。現場指戰員能夠根據火勢的蔓延情況，精準制定滅火方案。此外，大數據分析技術還可以提高跨部門協同作戰的效率。通過構建暢通的信息共享和通信機制，提高整體的應急響應能力。

2.3.4" 隊伍管理：消防隊伍整體素質的提升

消防大數據分析技術在隊伍管理方面也發揮了重要作用。通過建立完善的人員信息管理系統，包括消防人員的基本信息、培訓記錄、考核成績等數據，為消防部門提供全面的人員數據支持。系統能夠根據消防人員的實際情況，制定個性化的訓練計劃和考核標準，提高訓練的科學性和針對性。同時，該系統還可以應用到消防人員的績效管理領域。通過數據分析，客觀、公正地對消防人員的工作表現進行評價，為后續人員晉升、獎勵、評優評先乃至后續的訓練計劃提供依據。此外，消防大數據分析技術還可以在人員心理健康管理中發揮重要作用。通過調查問卷、任務跟蹤等方式實時對消防救援人員的心理情況進行監測和評估，及時發現、快速干預，可以有效保障消防人員的心理健康，加強隊伍的戰斗力。

2.3.5" 公眾服務：消防安全意識的提升

消防大數據分析技術在消防安全宣傳及公眾監督上具有極大的潛力。通過消防安全平臺中內置的在線宣傳和推送功能，人們可以自主學習消防安全知識，潛移默化地增強公眾的消防安全意識。不僅可以學習預防火災、撲滅初期火災等消防安全知識，還可以舉報消防違規行為，積極參與消防安全監督工作。在火災發生時，平臺還可以通過手機通知等方式及時向公眾發送疏散信息，進一步保障人民的生命財產安全。

3 結束語

本文對人工智能技術在城市智能消防安全體系構建中的應用進行了探討，該技術綜合數據采集、大數據平臺建設及業務應用等多個方面，集成了物聯網、大數據、云計算等先進技術，形成一套智慧消防解決方案。這一體系實現了消防數據的智能采集、有效整合和深度應用，為城市消防安全提供了有力的支撐。隨著人工智能技術的不斷發展與廣泛應用，城市智能消防安全體系將不斷優化、升級，通過擴大數據采集范圍、提高數據采集的精準度，以及提升大數據平臺性能，進一步提高數據分析的效率。同時，通過積極探索智能火災風險評估模型、滅火救援智能化指揮系統等創新應用，將進一步完善城市消防安全管理體系。

參考文獻

[1]央廣網.國家消防救援局：2023年共接報處置各類警情213萬余起[EB/OL].https：//news.cnr.cn/native/gd/20240104/t20240104_526547616.shtml

[2]顧夢嬌，那孜古力·斯拉木，鐘青陽，等.面向智慧消防的數據采集及分析系統的設計與實現[J].電腦知識與技術，2023，19（34）：66-70.

[3]湯華清.基于物聯網技術的城市消防安全管理監測平臺[J].消防科學與技術，2019，38（7）：1031-1034.

[4]劉兆生.人工智能在智能消防系統中的應用[J].電子技術，2022，51（4）：202-203.

[5]趙誠婧.大數據技術在智慧消防領域的應用研究[J].消防界（電子版），2021，7（17）：68+70.